阿司匹林、二甲双胍与SGLT2抑制剂对非酒精性脂肪肝肝酶、血脂及FibroScan结果的比较效果

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项单中心、开放标签、平行组随机对照临床试验,纳入诊断为非酒精性脂肪肝病(现称代谢功能障碍相关脂肪性肝病)的成人患者,随机分为阿司匹林100 mg每日一次、达格列净10 mg每日一次、二甲双胍1000 mg每日一次三组,治疗6个月

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医学影像回归Diabete Type 2Non Alcoholic Fatty Liver
Comparative Effects of Aspirin, Metformin and SGLT2 Inhibitors on Liver Enzymes, Lipid Profile, and FibroScan Findings in Non-Alcoholic Fatty Liver Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

阿司匹林、二甲双胍与SGLT2抑制剂对非酒精性脂肪肝肝酶、血脂及FibroScan结果的比较效果

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项单中心、开放标签、平行组随机对照临床试验,纳入诊断为非酒精性脂肪肝病(现称代谢功能障碍相关脂肪性肝病)的成人患者,随机分为阿司匹林100 mg每日一次、达格列净10 mg每日一次、二甲双胍1000 mg每日一次三组,治疗6个月。研究比较抗炎/抗血小板治疗、SGLT2抑制与胰岛素增敏治疗对肝脏及代谢的影响,在基线和6个月后采集临床与实验室评估数据。可用于分析不同药物对肝酶、血脂及FibroScan指标的变化,支持回归建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:2型糖尿病、非酒精性脂肪肝。这是一项单中心、开放标签、平行组随机对照临床试验,为期6个月,在诊断为非酒精性脂肪肝病(NAFLD,现称为代谢功能障碍相关脂肪性肝病MASLD)的成人中进行。参与者被随机分配到三个治疗组之一: 阿司匹林组:阿司匹林100 mg口服,每日一次,持续6个月。 达格列净组:达格列净10 mg口服,每日一次,持续6个月。* 二甲双胍组:二甲双胍1000 mg口服,每日一次,持续6个月。该研究旨在比较抗炎/抗血小板治疗、SGLT2抑制和胰岛素增敏治疗对NAFLD/MASLD患者的肝脏和代谢影响。参与者在基线和治疗6个月后接受了临床和实验室评估。

【主题与分类】

主题标签:Diabete Type 2、Non Alcoholic Fatty Liver。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07338331

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:2型糖尿病、非酒精性脂肪肝。这是一项单中心、开放标签、平行组随机对照临床试验,为期6个月,在诊断为非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)(现称为代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD))的成人中开展。参与者被随机分配至三个治疗组之一:* 阿司匹林组:阿司匹林100 mg口服,每日一次,共6个月。* 达格列净组:达格列净10 mg口服,每日一次,共6个月。* 二甲双胍组:二甲双胍1000 mg口服,每日一次,共6个月。该研究旨在比较抗炎/抗血小板治疗、SGLT2抑制和胰岛素增敏治疗对NAFLD/MASLD患者的肝脏和代谢影响。参与者在基线和治疗6个月后接受临床和实验室评估。实验室评估包括肝酶,包括丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)和碱性磷酸酶(ALP),以及血脂谱参数,包括总胆固醇、甘油三酯和高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)。

采用振动控制瞬时弹性成像(FibroScan)无创评估肝脂肪变性和肝脏硬度。受控衰减参数(CAP,dB/m)用于评估肝脂肪变性,而肝脏硬度测量(LSM,kPa)用于评估肝脏硬度/纤维化相关变化。主要研究结局包括从基线至6个月时FibroScan衍生的CAP和LSM值、肝酶及血脂谱参数的变化。其他代谢和临床结局包括体重、腰围及其他可获取的相关代谢指标。统计分析:连续变量采用适当的描述性统计进行总结。基线至6个月时的组内变化根据情况采用配对统计检验进行评估。三种治疗之间的比较

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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